Matplotlib 如何在一张图中绘制两个Seaborn Lmplots

Matplotlib是一种Python绘图库，它提供了一种数学绘图的简便方法。它的设计目的是让科学家和研究人员能够轻松地进行数据可视化。在matplotlib中，Seaborn是一个高级统计绘图库，它构建在matplotlib之上并提供了更多的绘图方式和功能。在这篇文章中，我们将学习如何在一张图中绘制两个Seaborn Lmplots。

阅读更多：Matplotlib 教程

什么是Seaborn Lmplot？

Seaborn Lmplot是Seaborn中的一种可视化方式。它是在matplotlib中的FacetGrid对象上构建的，并使用回归线绘制两个变量之间的关系。具体的说，Lmplot通过堆叠每个散点的y值来进行绘制，然后对于每个x值，通过学习出一个拟合的线性回归来平滑这些点。下面是一个简单的Lmplot例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制Lmplot
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

# 展示图形
plt.show()

这个Lmplot绘制了“小费金额”和“总账单金额”之间的关系，并使用一条直线拟合数据。我们可以看到，小费数额随着总账单数额的增加而增加。

如何在一张图中绘制两个Seaborn Lmplots？

下面是如何在一张图中绘制两个Seaborn Lmplots的步骤：

载入数据集
首先，我们需要载入数据集。在这个例子中，我们将使用Seaborn内置的“tips”数据集。

   import seaborn as sns

   # 载入数据集
   tips = sns.load_dataset("tips")

创建一个FacetGrid对象

接下来，我们需要创建一个FacetGrid对象。FacetGrid是matplotlib的一个对象，用于绘制多个子图。我们要在这个子图中绘制两个Lmplots。

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt

   # 载入数据集
   tips = sns.load_dataset("tips")

   # 创建FacetGrid对象
   g = sns.FacetGrid(tips, col="sex")

在这个例子中，我们将使用“sex”变量分割数据，因此我们将“sex”作为FacetGrid对象的列变量。

绘制第一个Lmplot
接下来，我们要在第一个子图中绘制第一个Lmplot。

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt

   # 载入数据集
   tips = sns.load_dataset("tips")

   # 创建FacetGrid对象
   g = sns.FacetGrid(tips, col="sex")

   # 绘制第一个Lmplot
   g.map_dataframe(sns.regplot, x="total_bill", y="tip")

在这个例子中，我们使用g.map_dataframe()方法将seaborn.regplot()函数绘制在子图上。我们将“total_bill”作为x轴，将“tip”作为y轴。

绘制第二个Lmplot
现在，我们要在第二个子图中绘制第二个Lmplot。

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt

   # 载入数据集
   tips = sns.load_dataset("tips")

   # 创建FacetGrid对象
   g = sns.FacetGrid(tips, col="sex")

   # 绘制第一个Lmplot
   g.map_dataframe(sns.regplot, x="total_bill", y="tip")

   # 绘制第二个Lmplot
   g.map_dataframe(sns.regplot, x="size", y="tip")

在这个例子中，我们将“size”作为x轴，将“tip”作为y轴。

设置图形标签和标题
最后，我们可以通过使用FacetGrid对象的方法来设置子图标签和图形标题。

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt

   # 载入数据集
   tips = sns.load_dataset("tips")

   # 创建FacetGrid对象
   g = sns.FacetGrid(tips, col="sex")

   # 绘制第一个Lmplot
   g.map_dataframe(sns.regplot, x="total_bill", y="tip")

   # 绘制第二个Lmplot
   g.map_dataframe(sns.regplot, x="size", y="tip")

   # 设置图形标题
   g.fig.suptitle("Total Bill and Size by Sex")

   # 设置子图标签
   for ax in g.axes.flat:
       ax.set_xlabel("X-label")
       ax.set_ylabel("Y-label")

   # 展示图形
   plt.show()